JP5570866B2 - 画像処理装置、画像処理装置の作動方法、および画像処理プログラム - Google Patents

Description

本発明は、管腔内を撮像した管腔内画像を処理する画像処理装置、画像処理方法、および画像処理プログラムに関するものである。

従来から、患者等の被検者の体内に導入されて体内管腔内を観察する医用観察装置として、内視鏡が広く普及している。また、近年では、カプセル型の筐体内部に撮像装置やこの撮像装置によって撮像された画像データを体外に無線送信する通信装置等を備えた飲み込み型の内視鏡（カプセル内視鏡）が開発されている。これらの医用観察装置によって撮像された体内管腔内の画像（管腔内画像）の観察・診断は、多くの経験を必要とするため、医師による診断を補助する医療診断支援機能が望まれている。この機能を実現する画像認識技術の１つとして、管腔内画像から病変等の異常部を自動的に検出して医師等に提示する技術が提案されている。

例えば、特許文献１には、形状依存性フィルタを用い、粗大構造や線構造の影響を受けることなく乳癌の癌化部分の特徴の１つである微小石灰化陰影の候補を安定的に検出する技術が開示されている。この特許文献１では、想定される微小石灰化陰影の形状をもとに、撮影条件や読取り条件、画像コントラスト、微小石灰化陰影のサイズといった各種条件、あるいはこれらを組み合わせた条件等に応じてフィルタ特性を最適化した第２の形状依存性フィルタを事前に準備しておく。そして、先ず、モルフォロジフィルタ（例えば非特許文献１，２を参照）である第１の形状依存性フィルタを用いて画像中の直線構造を除去することで、微細構造部分を表す微細構造画像を生成する。その後、微細構造画像に対して準備しておいた第２の形状依存性フィルタを用いた強調処理を施すことにより、周囲（第１の形状依存性フィルタで除ききれなかった粗大構造部分や線構造部分等を含む微小石灰化陰影候補以外の部分）と比較して相対的に微小石灰化陰影候補のみを強調した強調処理済画像を生成している。

特開２００２−９９８９６号公報

小畑他，「多重構造要素を用いたモルフォロジーフィルタによる微小石灰化像の抽出」，電子情報通信学会論文誌，D-II，Vol.J75-D-II，No.7，P1170〜1176，July 1992 小畑他，「モルフォロジーの基礎とそのマンモグラム処理への応用」，MEDICAL IMAGING TECHNOLOGY，Vol.12，No.1，January 1994

ところで、上記した内視鏡やカプセル内視鏡等の医用観察装置によって撮像される管腔内画像には、例えば消化管内壁の粘膜構造の折りたたみやうねりによって発生する溝や、粘膜ひだの輪郭等、曲率が大きく、折れ曲がったような箇所が多く存在する。このため、特許文献１を管腔内画像に適用し、病変等の異常部を検出しようとすると、直線構造を除去する第１の形状依存性フィルタ（モルフォロジフィルタ）では、フィルタのサイズに依存して、前述のような生体組織が形成する溝位置や輪郭部分等のように、曲率が大きく折れ曲がったような箇所が微細構造画像に残ってしまう。また、特許文献１の第２の形状依存性フィルタは特定の形状（微小石灰化陰影の形状）を強調するためのものであるが、管腔内画像に映る異常部は決まった形状を持たない。このため、特許文献１のように、異常部の形状を事前に想定し、第１の形状依存性フィルタで残る構造、例えば前述のような曲率が大きく折れ曲がったような箇所と異常部とを区別するための最適な形状依存性フィルタを設計するのは難しい。したがって、２種類の形状依存性フィルタを組み合わせても、異常部を溝位置や輪郭部分と区別して検出するのは困難であった。

本発明は、上記に鑑み為されたものであって、管腔内画像から異常部を精度良く検出することができる画像処理装置、画像処理方法、および画像処理プログラムを提供することを目的とする。

上記した課題を解決し、目的を達成するための、本発明のある態様にかかる画像処理装置は、管腔内画像から異常部を検出する画像処理装置であって、前記管腔内画像の画素値をもとに、各画素の勾配情報を算出する勾配情報算出手段と、前記勾配情報をもとに、勾配の強度が所定の値以上である画素を領域の内部に含まず、かつ、領域の境界が該領域の内側に所定の曲率以上で屈曲しないことを条件として該条件を満たす閉領域を作成する閉領域作成手段と、前記閉領域の内部から異常部を検出する異常部検出手段と、を備えることを特徴とする。

この態様にかかる画像処理装置によれば、管腔内画像を構成する勾配の強度が所定の値以上である画素を領域の内部に含まず、かつ、領域の境界が該領域の内側に所定の曲率以上で屈曲しないことを条件としてこの条件を満たす閉領域を作成することができる。管腔内画像には、生体組織が形成する溝位置や輪郭部分が映るが、この溝位置や輪郭部分は、管腔内画像中で勾配の強度が所定の値以上である部分や、輪郭がある程度の曲率で屈曲する部分として現れる。したがって、前述の溝位置や輪郭部分を内部や境界に含まないように閉領域を作成することができる。そして、この閉領域の内部から異常部を検出することができる。これによれば、溝位置や輪郭部分を異常部として誤検出する事態を防止し、管腔内画像から異常部を精度良く検出することができるという効果を奏する。

また、本発明の別の態様にかかる画像処理方法は、管腔内画像から異常部を検出する画像処理方法であって、前記管腔内画像の画素値をもとに、各画素の勾配情報を算出する勾配情報算出工程と、前記勾配情報をもとに、勾配の強度が所定の値以上である画素を領域の内部に含まず、かつ、領域の境界が該領域の内側に所定の曲率以上で屈曲しないことを条件として該条件を満たす閉領域を作成する閉領域作成工程と、前記閉領域の内部から異常部を検出する異常部検出工程と、を含むことを特徴とする。

また、本発明の別の態様にかかる画像処理プログラムは、コンピュータに、管腔内画像から異常部を検出させるための画像処理プログラムであって、前記管腔内画像の画素値をもとに、各画素の勾配情報を算出する勾配情報算出手順と、前記勾配情報をもとに、勾配の強度が所定の値以上である画素を領域の内部に含まず、かつ、領域の境界が該領域の内側に所定の曲率以上で屈曲しないことを条件として該条件を満たす閉領域を作成する閉領域作成手順と、前記閉領域の内部から異常部を検出する異常部検出手順と、を前記コンピュータに実行させることを特徴とする。

本発明によれば、管腔内画像から異常部を精度良く検出することができる。

図１は、実施の形態１の画像処理装置の機能構成例を説明するブロック図である。 図２は、実施の形態１の勾配情報算出部の構成例を説明するブロック図である。 図３は、実施の形態１の閉領域作成部の構成例を説明するブロック図である。 図４は、実施の形態１の異常部検出部の構成例を説明するブロック図である。 図５は、内部に溝位置等であるエッジを含む閉領域を示す図である。 図６は、図５中に一点鎖線で示すライン上の画素値の変化曲線を示す図である。 図７は、輪郭部分等である大きく屈曲するエッジを境界に含む閉領域を示す図である。 図８は、図７中に一点鎖線で示すライン上の画素値の変化曲線を示す図である。 図９は、実施の形態１の画像処理装置が行う処理手順を示す全体フローチャートである。 図１０は、ヘモグロビンの分光吸収特性を示す図である。 図１１は、実施の形態１の輪郭抽出処理の詳細な処理手順を示すフローチャートである。 図１２−１は、基点パターンを示す図である。 図１２−２は、他の基点パターンを示す図である。 図１２−３は、他の基点パターンを示す図である。 図１２−４は、他の基点パターンを示す図である。 図１２−５は、他の基点パターンを示す図である。 図１２−６は、他の基点パターンを示す図である。 図１２−７は、他の基点パターンを示す図である。 図１２−８は、他の基点パターンを示す図である。 図１３−１は、他の基点パターンを示す図である。 図１３−２は、他の基点パターンを示す図である。 図１３−３は、他の基点パターンを示す図である。 図１３−４は、他の基点パターンを示す図である。 図１３−５は、他の基点パターンを示す図である。 図１３−６は、他の基点パターンを示す図である。 図１３−７は、他の基点パターンを示す図である。 図１３−８は、他の基点パターンを示す図である。 図１４は、管腔内画像の一例を示す図である。 図１５は、図１４の管腔内画像を処理することで検出した線エッジの一部およびこの一部の線エッジの基点を示す図である。 図１６は、図１５に示す線エッジおよび基点をもとに引いた分割線を示す模式図である。 図１７は、領域統合処理の詳細な処理手順を示すフローチャートである。 図１８は、領域の統合原理を説明する説明図である。 図１９は、領域の統合結果を示す模式図である。 図２０は、統合結果を示す他の模式図である。 図２１は、実施の形態２の画像処理装置の機能構成例を説明するブロック図である。 図２２は、実施の形態２の閉領域作成部の構成例を説明するブロック図である。 図２３は、実施の形態２の画像処理装置が行う処理手順を示す全体フローチャートである。 図２４は、実施の形態２の閉領域作成処理の詳細な処理手順を示すフローチャートである。 図２５は、閉領域の初期形状を説明する模式図である。 図２６は、閉領域の一例を示す図である。 図２７は、本発明を適用したコンピューターシステムの構成を示すシステム構成図である。 図２８は、図２７のコンピューターシステムを構成する本体部の構成を示すブロック図である。

以下、図面を参照し、本発明の好適な実施の形態について説明する。なお、この実施の形態によって本発明が限定されるものではない。また、各図面の記載において、同一部分には同一の符号を付して示している。

本実施の形態の画像処理装置は、例えば内視鏡やカプセル内視鏡等の医用観察装置が被検者の体内の消化管等の管腔内を撮像した画像（管腔内画像）を処理するものであり、具体的には、管腔内画像から例えば病変や出血部位等の異常部を検出する処理を行うものである。上記したように、管腔内画像には、粘膜構造等の生体組織が形成する溝の陰影や輪郭が映る。本実施の形態では、この溝位置や輪郭部分を異常部として誤検出する事態を防止するため、管腔内画像中においてこれら溝位置や輪郭部分を内部や境界に含まないように閉領域を作成し、作成した閉領域毎に異常部を検出する。なお、本実施の形態において、管腔内画像は、例えば、画素毎にＲ（赤），Ｇ（緑），Ｂ（青）の各波長成分に対する画素値を持つカラー画像である。

（実施の形態１）
先ず、実施の形態１の画像処理装置について説明する。図１は、実施の形態１の画像処理装置１の機能構成例を説明するブロック図である。また、図２は、演算部１５を構成する勾配情報算出部１６の構成例を説明するブロック図であり、図３は、閉領域作成部１７の構成例を説明するブロック図であり、図４は、異常部検出部１８の構成例を説明するブロック図である。なお、図１〜図４の各図中において、画像処理装置１の各部間を接続して画像信号等のデータ信号を伝送するデータ信号線を実線で示し、制御信号を伝送する制御信号線を破線で示している。

図１に示すように、実施の形態１の画像処理装置１は、外部インターフェース（Ｉ／Ｆ）部１１と、操作部１２と、表示部１３と、記録部１４と、演算部１５と、画像処理装置１全体の動作を制御する制御部２０とを備える。

外部Ｉ／Ｆ部１１は、医用観察装置によって撮像された管腔内画像の画像データを取得するためのものであり、この外部Ｉ／Ｆ部１１によって取得された画像データは記録部１４に記録され、演算部１５によって処理された後、必要に応じて適宜表示部１３に表示される。外部Ｉ／Ｆ部１１は、例えば医用観察装置がカプセル内視鏡の場合等のように医用観察装置との間の画像データの受け渡しに可搬型の記録媒体が使用される場合であれば、この記録媒体を着脱自在に装着して保存された管腔内画像の画像データを読み出すリーダ装置で構成される。また、医用観察装置によって撮像された管腔内画像の画像データを保存しておくサーバを適所に設置し、このサーバから取得する構成の場合には、外部Ｉ／Ｆ部１１を、サーバと接続するための通信装置等で構成する。そして、この外部Ｉ／Ｆ部１１を介してサーバとデータ通信を行い、管腔内画像の画像データを取得する。また、この他、内視鏡等の医用観察装置からの画像信号をケーブルを介して入力するインターフェース装置等で構成してもよい。

操作部１２は、例えばキーボードやマウス、タッチパネル、各種スイッチ等によって実現されるものであり、操作信号を制御部２０に出力する。表示部１３は、ＬＣＤやＥＬディスプレイ等の表示装置によって実現されるものであり、制御部２０の制御のもと、カプセル内視鏡３で撮像された画像の表示画面を含む各種画面を表示する。

記録部１４は、更新記録可能なフラッシュメモリ等のＲＯＭやＲＡＭといった各種ＩＣメモリ、内蔵或いはデータ通信端子で接続されたハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭ等の情報記録媒体およびその読取装置等によって実現されるものであり、画像処理装置１を動作させ、この画像処理装置１が備える種々の機能を実現するためのプログラムや、このプログラムの実行中に使用されるデータ等が記録される。例えば、記録部１４には、外部Ｉ／Ｆ部１１によって取得された管腔内画像の画像データが記録される。また、記録部１４には、管腔内画像から異常部を検出するための画像処理プログラム１４１が記録される。

演算部１５は、ＣＰＵ等のハードウェアによって実現され、管腔内画像を処理して異常部を検出するための種々の演算処理を行う。この演算部１５は、勾配情報算出手段としての勾配情報算出部１６と、閉領域作成手段としての閉領域作成部１７と、異常部検出手段としての異常部検出部１８とを含み、これら勾配情報算出部１６、閉領域作成部１７および異常部検出部１８は、この順に接続されている。また、勾配情報算出部１６および異常部検出部１８には、外部Ｉ／Ｆ部１１を介して取得され、記録部１４に記録された管腔内画像の画像信号が入力される。そして、異常部検出部１８からは、後述するように演算部１５を構成する各部によって処理されて管腔内画像から検出された異常部の情報が管腔内画像の画像信号等とともに出力され、表示部１３に入力されるようになっている。

勾配情報算出部１６は、管腔内画像の画素値をもとに勾配情報の一例である勾配強度を算出する。この勾配情報算出部１６は、図２に示すように、特定波長画像抽出手段としての特定波長画像抽出部１６１と、勾配強度算出手段としての勾配強度算出部１６２とを備える。ここで、特定波長画像抽出部１６１は、勾配強度算出部１６２に接続されている。

特定波長画像抽出部１６１は、記録部１４から入力される管腔内画像の画像信号をもとに、管腔内画像から特定波長成分の画像（以下、「特定波長成分画像」と呼ぶ。）を抽出する。上記のように、実施の形態１で取得される管腔内画像は、Ｒ（赤），Ｇ（緑），Ｂ（青）の各波長成分から構成される。特定波長画像抽出部１６１は、Ｒ（赤），Ｇ（緑），Ｂ（青）の波長成分のうちの所定の特定波長成分をもとに特定波長成分画像を抽出する。いずれの波長成分を特定波長成分とするのかは、生体内における吸収または散乱の度合いに応じて決定する。抽出された特定波長成分画像は、勾配強度算出部１６２に出力される。勾配強度算出部１６２は、入力される特定波長成分画像の画素毎に勾配強度を算出する。以上のように構成される勾配情報算出部１６は、算出した勾配強度を閉領域作成部１７に出力する。

閉領域作成部１７は、勾配強度が予め設定される所定の値以上である画素を領域の内部に含まず、かつ、領域の境界がこの領域の内側に所定の曲率以上で屈曲しないことを条件とし、この条件を満たす閉領域を作成する。この閉領域作成部１７は、図３に示すように、分割手段としての分割部１７１と、統合手段としての統合部１７５とを備える。ここで、分割部１７１は、統合部１７５に接続されている。

分割部１７１は、勾配強度をもとに管腔内画像を複数の領域に分割する。この分割部１７１は、線エッジ検出手段としての線エッジ検出部１７２と、基点検出手段としての基点検出部１７３と、分割線作成手段としての分割線作成部１７４とを備える。ここで、これら線エッジ検出部１７２、基点検出部１７３および分割線作成部１７４は、この順に接続されている。

線エッジ検出部１７２は、勾配情報算出部１６から入力される勾配強度をもとに線エッジを検出する。検出された線エッジは、基点検出部１７３に出力される。基点検出部１７３は、入力される線エッジをもとに、線エッジの端点と、線エッジが予め設定される所定の値以上の曲率で屈曲する屈曲点とを検出し、検出した端点および屈曲点を分割線の基点として設定する。設定した基点は、入力された線エッジとともに分割線作成部１７４に出力される。分割線作成部１７４は、入力される線エッジおよび基点をもとに、水平方向および垂直方向へとそれぞれ線エッジまたは画像の縁とあたるまで分割線を引く。そして、分割部１７１は、管腔内画像を線エッジ検出部１７２が検出した線エッジと分割線作成部１７４が引いた分割線とで囲まれた領域に分割し、分割した複数の領域の位置を特定する情報（例えば後述する分割画像）を統合部１７５に出力する。

統合部１７５は、分割部１７１によって分割された複数の領域を統合する。この統合部１７５は、領域情報算出手段としての領域情報算出部１７６と、領域統合手段としての領域統合部１７７と、統合制御手段としての統合制御部１７８とを備える。ここで、領域情報算出部１７６は、領域統合部１７７に接続され、領域統合部１７７は、領域情報算出部１７６および統合制御部１７８に接続されている。また、領域情報算出部１７６および領域統合部１７７には統合制御部１７８からの制御信号が入力されるようになっており、統合制御部１７８は、領域情報算出部１７６および領域統合部１７７の動作を制御する。

領域情報算出部１７６は、領域情報を算出する。具体的には、領域情報算出部１７６は、初回の処理では、分割部１７１から入力される複数の領域の位置を特定する情報をもとに、形状特徴量の一例である粒子解析の特徴量と、隣接する領域との境界の長さとを領域情報として算出する。また、この領域情報算出部１７６には、領域統合部１７７から統合後の領域の位置を特定する情報が入力されるようになっており、２回目以降の処理では、統合後の領域の位置を特定する情報をもとに統合後の領域について領域情報を算出する。算出された領域情報は、領域統合部１７７に出力される。

領域統合部１７７は、入力される領域情報をもとに、統合対象とする領域を選択して統合する。具体的には、領域統合部１７７は、勾配強度が予め設定される所定の値以上である画素を領域の内部に含まず、かつ、領域の境界がこの領域の内側に所定の曲率以上で屈曲しない前述の条件を満たすように領域の統合を行う。そして、領域統合部１７７は、統合された領域の位置を特定する情報を領域情報算出部１７６に出力する。また、領域統合部１７７は、統合対象とする領域が存在しない場合には、その旨の通知を統合制御部１７８に出力する。

統合制御部１７８は、領域情報算出部１７６が領域情報を算出し、領域統合部１７７が領域を統合する処理の繰り返しを制御する。そして、統合制御部１７８は、領域統合部１７７から統合対象とする領域が存在しなくなった旨の通知が入力された時点で、領域情報算出部１７６および領域統合部１７７による処理の繰り返しを終了する。

以上のように、閉領域作成部１７は、管腔内画像をエッジ線とその端点および屈曲点である基点とをもとに複数の領域に分割した上で、分割した領域を統合していく。そして、閉領域作成部１７は、統合を終了した時点での各領域を閉領域とし、閉領域の位置を特定する情報を異常部検出部１８に出力する。

異常部検出部１８は、閉領域毎にその内部から異常部を検出する。この異常部検出部１８は、図４に示すように、基準色推定手段としての基準色推定部１８１と、異常色部検出手段としての異常色部検出部１８２とを備える。ここで、基準色推定部１８１は、異常色部検出部１８２に接続されている。

基準色推定部１８１は、閉領域作成部１７から入力される閉領域毎に、正常な生体組織を示す基準色を推定する。推定された基準色は、異常色部検出部１８２に出力される。異常色部検出部１８２は、入力される基準色から予め設定される所定の値以上外れた色特徴量（外れ値）を持つ閉領域内の領域を異常色部として検出する。なお、所定の値は、固定値としてもよいし、操作部１２を介したユーザ操作等によって設定変更可能に構成してもよい。以上のように構成される異常部検出部１８は、各閉領域の内部から検出した異常色部を異常部として表示部１３に出力する。

制御部２０は、ＣＰＵ等のハードウェアによって実現される。この制御部２０は、外部Ｉ／Ｆ部１１を介して取得される画像データや操作部１２から入力される操作信号、記録部１４に記録されるプログラムやデータ等をもとに画像処理装置１を構成する各部への指示やデータの転送等を行い、画像処理装置１全体の動作を統括的に制御する。

ここで、異常部検出の概要について説明する。本例では、詳細を後述するように、モルフォロジ処理、例えば球形の構造要素を用いた３次元モルフォロジ処理（濃淡モルフォロジ）を行って異常部を検出する。ここで、モルフォロジ処理には、オープニング（Opening）処理（参考：ＣＧ−ＡＲＴＳ協会，ディジタル画像処理，１７９Ｐ−収縮・膨張処理）とクロージング（Closing）処理（参考：ＣＧ−ＡＲＴＳ協会，ディジタル画像処理，１７９Ｐ−収縮・膨張処理）とがある。オープニング処理は、画素値を高度とみなした３次元空間において、構造要素と呼ばれる基準図形（本例では球形）を対象領域の画素値の小さい方（下側）から外接させて移動させた際に構造要素の外周の最大値が通過する軌跡（面）を算出する処理である。一方、クロージング処理は、同様の３次元空間において、構造要素を対象領域の画素値の大きい方（上側）から外接させて移動させた際に構造要素の外周の最小値が通過する軌跡（面）を算出する処理である。そして、オープニング処理を用いた場合には、得られた軌跡上の値を基準値として用い、実際の画素値との差分が大きい画素を異常部（異常色部）として検出する。クロージング処理を用いた場合も同様に、得られた軌跡上の基準値と実際の画素値との差分が大きい画素を異常部（異常色部）として検出する。

ところで、前述のオープニング処理やクロージング処理を含むモルフォロジ処理を適用して閉領域毎に異常部を検出する場合、溝位置を閉領域の内部に含むと、この溝位置を異常部として誤検出する場合があった。図５は、閉領域の一例を示す模式図であり、内部に溝位置等であるエッジＥＬ１を含むように作成された閉領域を示している。また、図６は、横軸を図５中に一点鎖線で示すライン（エッジＥＬ１を跨ぐライン）上の境界画素Ｐ１１，Ｐ１２間の画素位置とし、縦軸を該当する各画素の画素値として画素値の変化曲線Ｌ１１を示したものである。エッジＥＬ１を跨ぐライン上では、図６に示すように、その画素値の変化がエッジ位置で局所的に大きく窪む。このため、内部にエッジＥＬ１を含む閉領域に対してモルフォロジ処理（クロージング処理）を行い、構造要素Ｆ１を上側から外接させて移動させた際（矢印Ａ１１）、前述の窪んだ部分の幅に対して構造要素Ｆ１が大きいとこの部分に構造要素Ｆ１が入り込まないため、図６中に一点鎖線で示すような軌跡Ｌ１２（実際には面）が得られる。このように、閉領域の内部に溝位置等であるエッジＥＬ１を含むと、構造要素Ｆ１の形状に依存して、推定される基準色が実際の画素値から大きく逸脱する。一方で、上記したように、異常部の検出は、得られた軌跡Ｌ１２上の値を基準色として用い、各画素の画素値を基準色と比較することで差の大きい画素を異常部（異常色部）として検出する。したがって、溝位置等であるエッジを閉領域の内部に含むような閉領域を作成してしまうと、矢印Ａ１２で示す差分によってエッジＥＬ１の部分が異常部として誤検出されてしまう場合がある。

同様に、所定の曲率以上で内側に屈曲する輪郭部分を閉領域の境界が含むと、この輪郭部分を異常部として誤検出する場合があった。図７は、閉領域の他の例を示す模式図であり、輪郭部分等である所定の曲率以上で内側に屈曲するエッジＥＬ２を境界に含むように作成された閉領域を示している。また、図８は、横軸を図７中に一点鎖線で示すライン（エッジＥＬ２の屈曲部分を跨ぐライン）上の境界画素Ｐ２１，Ｐ２４間の画素位置とし、縦軸を閉領域の内部である境界画素Ｐ２１，Ｐ２２間および境界画素Ｐ２３，Ｐ２４間の各画素の画素値として画素値の変化曲線Ｌ２１を示したものである。エッジＥＬ２の屈曲部分を跨ぐライン上では、図８に示すように、その画素値の変化が屈曲位置で途切れる。ここで、境界が内側に大きく屈曲するエッジＥＬ２を含む閉領域に対してモルフォロジ処理（クロージング処理）を行い、構造要素Ｆ２を上側から外接させて移動させた際（矢印Ａ２１）、前述の途切れた部分の間隔に対して構造要素Ｆ２が大きいとこの部分に構造要素Ｆ２が入り込まないため、図８中に一点鎖線で示すような軌跡Ｌ２２（実際には面）が得られる。このように、閉領域の境界が輪郭部分等である内側に大きく屈曲するエッジを含むと、閉領域の内部に溝位置等であるエッジを含む場合と同様に、構造要素の形状に依存して推定される基準色が実際の画素値から大きく逸脱してしまい、矢印Ａ２２で示す差分によって輪郭部分が異常部として誤検出されてしまう場合がある。

以上のような事態を抑制するため、閉領域作成部１７は、勾配強度が所定の値以上である画素（エッジ部分の画素）を領域の内部に含まず、かつ、領域の境界が内側に所定の曲率以上で屈曲しないことを条件として閉領域を作成する。これにより、モルフォロジ処理を適用して行う後段の異常部検出において、基準色を適正に推定することが可能となる。

図９は、実施の形態１の画像処理装置１が行う処理手順を示す全体フローチャートである。なお、ここで説明する処理は、記録部１４に記録された画像処理プログラム１４１に従って画像処理装置１の各部が動作することによって実現される。

図９に示すように、先ず、制御部２０が画像取得処理を実行し、処理対象の管腔内画像を取得する（ステップａ１）。ここでの処理により、管腔内画像の画像データが外部Ｉ／Ｆ部１１を介して取得され、記録部１４に記録される。このようにして取得された後は、この管腔内画像の画像データは、演算部１５等の各部によって読み込み可能な状態となる。なお、以下では、取得した管腔内画像の左上を基準にして横方向の座標をｘとし、縦方向の座標をｙとして、この管腔内画像を構成する各画素の画素値を（ｘ，ｙ）と表記する。

続いて、演算部１５において、勾配情報算出部１６の特定波長画像抽出部１６１がＲ成分画像取得処理を実行し、ステップａ１で取得した管腔内画像からＲ（赤）成分の画像を特定波長成分画像として抽出する（ステップａ３）。

管腔内画像に映る血管や出血部位等の構成成分であるヘモグロビンは、短波長帯の光を多く吸光する特性を持つ。図１０は、ヘモグロビンの分光吸収特性を示す図であり、横軸を波長λとして酸化ヘモグロビンＨｂＯ₂の変化曲線を実線で示し、還元ヘモグロビンＨｂの変化曲線を一点鎖線で示している。このようなヘモグロビンの短波長帯での吸光特性のため、波長成分の多くが短波長帯で構成されるＧ（緑）成分やＢ（青）成分は、ヘモグロビンの吸光によって輝度値が下がる。一方、波長成分の多くが長波長帯で構成されるＲ（赤）成分は、吸光が少なく、ほとんどの光を反射するため、このＲ（赤）成分からは、生体組織の表面構造を最も反映した情報を得ることができる。そこで、実施の形態１では、生体組織の表面構造によって形成される生体組織の輪郭を得るために、Ｒ（赤）成分を特定波長成分とし、Ｒ（赤）成分の画像（各画素の画素値をＲ（赤）成分の値とした画像）を特定波長成分画像として抽出する。

続いて、輪郭抽出処理に移る（ステップａ５）。この輪郭抽出処理では、特定波長成分画像から線エッジを検出し、検出した線エッジを生体組織の輪郭として抽出する。図１１は、輪郭抽出処理の詳細な処理手順を示すフローチャートである。

図１１に示すように、輪郭抽出処理では、先ず、勾配情報算出部１６の勾配強度算出部１６２が勾配強度算出処理を実行し、特定波長成分画像の勾配強度を算出する（ステップｂ１）。例えば、特定波長成分画像に対し、ノイズを低減する平滑化処理と微分処理とを同時に行うフィルタ処理として既に公知であるｓｏｂｅｌ処理（参考：ＣＧ−ＡＲＴＳ協会，ディジタル画像処理，１１６Ｐ−ソーベルフィルタ）を行って画素毎に勾配強度を算出する。ただし、適用可能な処理はｓｏｂｅｌ処理に限定されるものではなく、平滑化処理と微分処理とを組み合わせたフィルタであれば他のフィルタを用いて行うこととしてもよい。

続いて、閉領域作成部１７において、分割部１７１の線エッジ検出部１７２が線エッジ検出処理を実行し、勾配強度をもとに特定波長成分画像内の線エッジを検出する（ステップｂ３）。例えば、線エッジは、勾配強度をもとに勾配の最大位置を検出し、検出した勾配の最大位置に対して閾値処理を行うことで検出する。閾値処理で用いる閾値は、固定値としてもよいし、操作部１２を介したユーザ操作等によって設定変更可能に構成してもよい。そして、次式（１），（２）に従い、検出した線エッジの画素に「１」、線エッジ以外の画素に「０」をそれぞれ割り当てて輪郭画像として得る。
線エッジ上の画素の場合、Ｈ（ｘ，ｙ）＝１ ・・・（１）
線エッジ上以外の画素の場合、Ｈ（ｘ，ｙ）＝０ ・・・（２）

ここで、以上説明した輪郭抽出処理で勾配強度算出部１６２が行うステップｂ１の処理および線エッジ検出部１７２が行うステップｂ３の処理を具体的に実現するアルゴリズムとしては、既に公知のケニーのエッジ検出アルゴリズム（Canny edge detector／参考：ＣＧ−ＡＲＴＳ協会，ディジタル画像処理，２０９Ｐ−輪郭線検出）を用いることができる。以上のようにして輪郭抽出処理を行ったならば、図９のステップａ５にリターンし、その後ステップａ７に移行する。

ステップａ７では、基点検出部１７３が基点検出処理を実行し、線エッジをもとに分割線を引くための基点を検出する。実施の形態１では、端点または屈曲点の周囲（例えば８近傍画素）における線エッジの存在パターン（以下、「基点パターン」と呼ぶ。）を予め定義しておく。図１２−１〜図１２−８および図１３−１〜図１３−８は、それぞれ基点パターンを示しており、図１２−１〜図１２−８および図１３−１〜図１３−８の各図に示す８種類の基点パターンが端点の基点パターンに対応し、図１３−１〜図１３−８の各図に示す８種類の基点パターンが端点または屈曲点の基点パターンに対応している。ここで、中央の画素の８近傍画素を識別するため、各図中において８近傍画素の各マス目に示すように、それぞれの座標を左上から右周りにａ，ｂ，ｃ，ｄ，ｅ，ｆ，ｇ，ｈとする。なお、各図中において、ハッチングを付したマス目が線エッジの画素を表している。そして、図９のステップａ７の処理として、基点検出部１７３は、線エッジ上の各画素を順次注目画素とし、その８近傍画素における線エッジの存在パターンが図１２−１〜図１２−８および図１３−１〜図１３−８の各図に示す基点パターンと一致するか否かを判定する。そして、基点検出部１７３は、一致すると判定した線エッジ上の画素を端点または屈曲点として検出する。

実際には、基点検出部１７３は、輪郭画像をもとに、次式（３），（４）に従ってＨ（ｘ，ｙ）＝１の画素の８近傍画素が基点パターンと一致するか否かの判定を行い、端点または屈曲点を検出する。

ここで、式（３），（４）において、条件１を満たすか否かが図１２−１〜図１２−８の各基点パターンと一致するか否かの判定に相当する。すなわち、図１２−１〜図１２−８の各基点パターンは、８近傍画素のうちのいずれか１つが線エッジの画素であるため、８近傍画素の画素値の合計が「１」であることを条件１としている。また、条件２を満たすか否かが図１３−１〜図１３−８の各基点パターンと一致するか否かの判定に相当する。すなわち、図１３−１〜図１３−８の各基点パターンは、８近傍画素のうちの隣接する２つの画素が線エッジの画素であるため、８近傍画素の画素値の合計が「２」であり、かつ、隣接する２画素の画素値を乗算した値の合計が「１」であることを条件２としている。

そして、基点検出部１７３は、式（３）に従い、線エッジ上のＨ（ｘ，ｙ）＝１の画素のうち、条件１を満たす端点および条件２を満たす端点または屈曲点の画素についてＨ（ｘ，ｙ）＝２とすることで、分割線の基点として設定する。また、基点検出部１７３は、式（４）に従い、線エッジ上のＨ（ｘ，ｙ）＝１の画素のうち、条件１を満たさず、条件２も満たさない画素については、Ｈ（ｘ，ｙ）＝１のままとする。なお、ここでは式（３），（４）に従って端点または屈曲点を検出することとしたが、検出の方法はこれに限定されるものではない。例えば、マッチング法を用いて端点または屈曲点を検出することとしてもよく、例えば図１２−１〜図１２−８および図１３−１〜図１３−８の各基点パターンによって定まる線エッジの端点および所定の値以上の曲率で屈曲する屈曲点を検出できれば適宜別の方法を採用することとしてよい。

続いて、図９に示すように、分割ラベリング処理に移る（ステップａ９）。この分割ラベリング処理では、先ず、分割線作成部１７４が、基点として設定されたＨ（ｘ，ｙ）＝２の画素をもとに、線エッジ上の画素であるＨ（ｘ，ｙ）＝１の画素との交点まで分割線を引く。Ｈ（ｘ，ｙ）＝１の画素と交差しない場合は、画像の縁まで分割線を引く。実施の形態１では、一例として分割線を水平方向および垂直方向に沿ってそれぞれ引く構成を示す。なお、分割線を引く方向は水平方向や垂直方向に限定されるものではなく、異なる２つ以上の方向に引く構成であれば、方向は適宜設定してよい。

ここで、分割ラベリング処理について、図１４〜図１６を参照して説明する。図１４は、管腔内画像の一例を示す図である。また、図１５は、図１４の管腔内画像を処理することで検出した線エッジの一部およびこの一部の線エッジの基点を示す図であり、７個の基点Ｐ３１〜Ｐ３７を示している。そして、図１６は、図１５に示す線エッジおよび基点をもとに引いた分割線を示す模式図である。

例えば、図１６において、基点Ｐ３３に着目すると、分割線作成部１７４は、基点Ｐ３３を通る水平方向の直線であって、線エッジとの交点Ｐ３３１，Ｐ３３２を端点とする直線である分割線Ｌ３３１を引き、さらに、基点Ｐ３３を通る垂直方向の直線であって、線エッジとの交点Ｐ３３３，Ｐ３３４を端点とする直線である分割線Ｌ３３２を引く。また、基点Ｐ３７に着目すれば、分割線作成部１７４は、基点Ｐ３７を通る水平方向の直線であって、線エッジとの交点Ｐ３７１と画像の縁Ｐ３７２とを端点とする直線である分割線Ｌ３７１を引き、さらに、基点Ｐ３７を通る垂直方向の直線であって、線エッジとの交点Ｐ３７３，Ｐ３７４を端点とする直線である分割線Ｌ３７２を引く。

その後、分割部１７１が、線エッジ検出部１７２が検出した線エッジと分割線作成部１７４が引いた分割線とをもとに、管腔内画像を線エッジと分割線とで囲まれた領域である複数の領域に分割する。これは、線エッジと分割線とで囲まれた１つの領域内の画素に同一のラベルを付与することで実現できる。ここでは、分割された領域は複数存在するため、各領域にそれぞれ固有のラベル番号を割り振る。そして、例えば、各画素の画素値をその画素が属する領域のラベル番号とした分割画像を得る。なお、ラベル番号を付与する方法としては、例えば、既に公知のラベリング処理（参考：ＣＧ−ＡＲＴＳ協会，ディジタル画像処理，１８１Ｐ−ラベリング）が挙げられる。

続いて、図９に示すように、統合部１７５が領域統合処理を実行する（ステップａ１１）。この領域統合処理では、統合部１７５は、分割画像を参照して複数の領域それぞれについて領域情報を算出し、算出した領域情報をもとに領域を統合する。図１７は、領域統合処理の詳細な処理手順を示すフローチャートである。

図１７に示すように、領域統合処理では、先ず領域情報算出部１７６が領域情報算出処理を実行する（ステップｃ１）。例えば、領域情報算出部１７６は、複数の領域に対して公知の処理である粒子解析を行うことで各領域の特徴量を算出する。ここでは、例えば、各領域それぞれの水平フェレ径、垂直フェレ径、および面積を粒子解析の特徴量として算出する。また、領域情報算出部１７６は、隣接する領域との境界の長さを算出する。例えば、各領域を順次注目領域として１つずつ処理し、隣接する領域との境界を形成している分割線を特定する。そして、特定した分割線の長さを隣接する領域との境界の長さとして算出する。注目領域の境界を形成している分割線が複数存在する場合には、分割線毎に隣接する領域との境界の長さを算出する。そして、領域情報算出部１７６は、粒子解析の特徴量、隣接する領域との境界の長さ、およびその領域の位置を領域情報とし、この領域情報を領域毎に算出する。

続いて、領域統合部１７７が統合処理を実行し、領域情報をもとに、分割された複数の領域を統合する（ステップｃ３）。その後、領域統合部１７７は、修正処理を行い、統合した領域を修正する（ステップｃ５）。

上記したように、領域統合部１７７は、勾配強度が所定の値以上である画素を統合した領域内部に含まず、かつ、統合した領域の境界がこの領域の内側に所定の曲率以上で屈曲しないことを条件として領域の統合を行う。ここで、勾配強度が所定の値以上である画素を統合した領域内部に含まないことを「第１の領域条件」と呼び、統合した領域の境界がこの領域の内側に所定の曲率以上で屈曲しないことを「第２の領域条件」と呼ぶ。実施の形態１では、図１１のステップｂ３で説明したように勾配強度を閾値処理することでエッジ線（すなわち勾配強度が所定の値以上である画素）を検出し、図９のステップａ７で説明したように線エッジが予め設定される所定の値以上の曲率で屈曲する屈曲点を（実際には、この屈曲点とエッジの端点とを）基点として検出している。そこで、統合後の領域の内部にこれら基点を含む線エッジが存在しないように領域同士を統合することによって、第１，第２の領域条件を満足する統合を行う。例えば、実施の形態１では、各基点を通る水平方向および垂直方向に沿った分割線を少なくとも１本は残す統合を行うことでこれを実現する。

図１８は、領域の統合原理を説明する説明図であり、図１６の分割線で区画された複数の領域のうちの２つＥ４１，Ｅ４２を統合する様子を示している。図１９は、図１６の各領域の統合結果を示す模式図である。また、図２０は、統合結果を示す他の模式図である。例えば、図１８（ａ）中にハッチングを付して示す１つの領域Ｅ４１に着目すると、この領域Ｅ４１の境界を構成している分割線はＬ４１〜Ｌ４４の４本であり、Ｌ４１，Ｌ４３の長さがＬ４２，Ｌ４４よりも長い。そして、この長い方の分割線Ｌ４１を挟んで領域Ｅ４１と隣接している領域Ｅ４２は、分割線Ｌ４３を挟んで領域Ｅ４１と隣接している領域Ｅ４３よりも面積が小さい。そこで、先ず、領域Ｅ４１と領域Ｅ４２とを統合する。この結果、これら２つの領域Ｅ４１，Ｅ４２は、図１８（ｂ）に示すように、１つの領域Ｅ４４となる。ステップｃ３では、このような領域の統合を繰り返し行い、閉領域を作成する。

より詳細には、領域同士を統合する際、前述のように各基点を通る水平方向および垂直方向に沿った分割線を少なくとも１本は残す統合を行う。例えば、図１９において、分割線Ｌ５１によって区画される領域Ｅ５１，Ｅ５２を統合し、統合した領域をさらに分割線Ｌ５２によって区画される領域Ｅ５３と統合したとする。この場合、基点Ｐ３３からの分割線は１本も残らないこととなる。このような統合をすると、領域Ｅ５１，Ｅ５２，Ｅ５３が１つの領域となり、この領域の内部に端点である基点Ｐ３３を含む図１９中に破線ＥＬ５で囲ったエッジが含まれることとなる。この破線ＥＬ５で囲ったエッジ上の各点は、勾配強度が所定の値以上である画素であり、第１の領域条件を満たさない。したがって、このような統合は行わない。

また、図２０の例では、エッジＥＬ６が内側に所定の曲率以上で屈曲した屈曲点である基点Ｐ６を含んでおり、このエッジＥＬ６と分割線Ｌ６とで囲まれた（エッジＥＬ６および分割線Ｌ６によって区画された）３つの領域Ｅ６１，Ｅ６２，Ｅ６３を示している。ここで、分割線Ｌ６を挟んで隣接する領域Ｅ６１，Ｅ６２を統合したとする。この場合、基点Ｐ６からの分割線は１本も残らないこととなる。このような統合をすると、領域Ｅ６１，Ｅ６２は１つの領域となり、この領域の境界が屈曲点である基点Ｐ６を含むため、第２の領域条件を満たさない。したがって、このような統合は行わない。

実際の統合処理では、領域統合部１７７は、先ず、ステップｃ３の処理として、細長い領域を減らすため、領域情報をもとに各領域の水平フェレ径と垂直フェレ径との比を算出し、算出した比が大きい領域を統合対象として選択する。続いて、領域統合部１７７は、統合対象とした領域の領域情報の隣接する領域との境界の長さをもとに、その境界を構成している分割線の中から長いものを２本選択する。その後、領域統合部１７７は、選択した分割線を挟んで隣接している領域から面積の小さい方を選んで統合対象の領域と統合する。

その後、領域統合部１７７は、ステップｃ５の処理として、分割線が１本も残っていない基点の有無を判定する。そして、領域統合部１７７は、該当する基点がある場合には、ステップｃ３で統合された領域を分割して元に戻し（統合した領域間に再度分割線を引き）、領域を修正する。なお、領域統合部１７７は、ステップｃ３およびステップｃ５で統合・修正の結果を反映させて分割画像を更新する。なお、この修正処理を実現するため、領域統合部１７７は、ステップｃ３での統合前の領域の情報を保持しておく必要がある。

続いて、統合制御部１７８が、統合対象の領域の有無を判定する。そして、統合対象の領域がある場合には（ステップｃ７：Ｙｅｓ）、ステップｃ１に戻って上記した処理を繰り返す。一方、統合対象の領域がない場合には（ステップｃ７：Ｎｏ）、この時点で残っている領域（この時点で分割画像中において異なるラベルが付与されている領域）を閉領域とし、図９のステップａ１１にリターンする。そしてその後、ステップａ１３に移行する。

そして、ステップａ１１では、異常部検出部１８が異常部検出処理を実行する。例えば、各閉領域を順次注目閉領域とし、注目閉領域の内部の異常部を検出することで閉領域毎に内部の異常部を検出する。具体的には、先ず、基準色推定部１８１が、管腔内画像における注目閉領域の画素値をもとに正常な生体組織を示す基準色を推定する。続いて、異常色部検出部１８２が、注目閉領域について推定した基準色をもとに、注目閉領域の内部において色特徴量（例えば画素値）が前述の基準色から所定の値以上外れた外れ値である領域を異常色部として検出する。

ここでの処理は、例えば、注目閉領域に対してモルフォロジフィルタを用いたモルフォロジ処理の一例である既に公知のトップハット処理またはブラックハット（black-hat／ボトムハットともいう。）処理を行うことで実現できる。ここで、トップハット処理は、管腔内画像の画素値に対してオープニング処理を行い、得られた画像と、元の管腔内画像の画素値との差分値を閾値処理することで異常色部を検出する方法である。一方のブラックハット処理は、管腔内画像の画素値に対して既に公知であるクロージング処理を行い、得られた画像と、元の管腔内画像の画素値との差分値を閾値処理することで異常色部を検出する方法である。ステップａ１１では、このトップハット処理またはブラックハット処理を閉領域毎に行うことで各閉領域の内部から異常色部を検出し、検出した異常色部を病変等の異常部とする。

処理手順としては、先ず、各閉領域に対し、個別に所定サイズの球形の構造要素を用いた３次元モルフォロジ処理（濃淡モルフォロジ）を行って基準色を推定する。続いて、閉領域毎に、内部の画素値と該当する閉領域について推定した基準色との差分値を算出する。その後、算出した差分値を閾値処理し、差分値が予め設定される所定の閾値以上である画素を異常色部の画素として検出する。以上のようにして行うステップａ１１での異常部の検出結果は表示部１３に出力され、例えば管腔内画像中で異常部の領域を他の領域と識別可能に表して表示するといったことが行われて医師等のユーザに提示される。

以上説明したように、実施の形態１では、画素毎に勾配強度を算出し、各画素の勾配強度をもとにエッジ線を検出することとした。また、エッジ線の端点および屈曲点を検出して基点とし、この基点を通る例えば水平方向および垂直方向に沿った分割線を引くことで管腔内画像を複数の領域に分割することとした。そして、勾配強度が所定の値以上である画素を統合した領域内部に含まず、かつ、統合した領域の境界がこの領域の内側に所定の曲率以上で屈曲しないことを条件として分割した領域を統合することで閉領域を作成し、作成した閉領域毎に異常部を検出することとした。上記したように、管腔内画像には、生体組織が形成する溝位置や輪郭部分が映り、この溝位置や輪郭部分は、管腔内画像中で勾配強度が所定の値以上である部分や、輪郭がある程度の曲率で屈曲する部分として現れる。したがって、管腔内画像中に映る溝位置や輪郭部分を内部や境界に含まないように閉領域を作成することができ、閉領域毎にモルフォロジ処理を適用することで閉領域内部の異常部を検出することができる。これによれば、溝位置や輪郭部分を異常部として誤検出することなく管腔内画像から異常部を精度良く検出することができる。

（実施の形態２）
次に、実施の形態２について説明する。図２１は、実施の形態２の画像処理装置１ｂの機能構成を説明するブロック図である。なお、図２１において、実施の形態１で説明した構成と同一の構成については、同一の符号を付する。また、図２２は、演算部１５ｂを構成する閉領域作成部１９ｂの構成例を説明するブロック図である。図２１に示すように、画像処理装置１ｂは、外部Ｉ／Ｆ部１１と、操作部１２と、表示部１３と、記録部１４ｂと、演算部１５ｂと、画像処理装置１ｂ全体の動作を制御する制御部２０とを備える。

記録部１４ｂには、管腔内画像から異常部を検出するための画像処理プログラム１４１ｂが記録される。

また、演算部１５ｂは、勾配情報算出手段としての勾配情報算出部１６と、閉領域作成手段としての閉領域作成部１９ｂと、異常部検出手段としての異常部検出部１８とを含み、これら勾配情報算出部１６、閉領域作成部１９ｂおよび異常部検出部１８は、この順に接続されている。実施の形態２の画像処理装置１ｂは、演算部１５ｂが備える閉領域作成部１９ｂが実施の形態１の画像処理装置１と異なる。ここで、実施の形態２においても、閉領域作成部１９ｂは、勾配強度が予め設定される所定の値以上である画素を領域の内部に含まず（第１の領域条件）、かつ、領域の境界がこの領域の内側に所定の曲率以上で屈曲しないこと（第２の領域条件）を条件とし、条件を満たす閉領域を作成するが、その構成が実施の形態１と異なる。すなわち、閉領域作成部１９ｂは、図２２に示すように、初期閉領域作成手段としての初期閉領域作成部１９１と、第１のエネルギー算出手段としての第１のエネルギー算出部１９２と、閉領域更新手段としての閉領域更新部１９３とを備え、これら初期閉領域作成部１９１、第１のエネルギー算出部１９２および閉領域更新部１９３は、この順に接続されている。

初期閉領域作成部１９１は、勾配情報算出部１６から入力される勾配強度をもとに、周囲と比較して相対的に勾配強度が小さい位置に閉領域の初期形状（初期閉領域）を作成する。作成された閉領域の初期形状は、第１のエネルギー算出部１９２に出力される。

第１のエネルギー算出部１９２は、入力される閉領域の初期形状について、閉領域の境界の滑らかさを表し、閉領域の境界が滑らかなほど小さい値を返す内部エネルギーと、閉領域の境界における勾配強度が大きいほど小さい値を返す画像エネルギーと、閉領域の大きさが大きいほど小さい値を返す外部エネルギーとの加重和を第１のエネルギーとして算出する。なお、本例では、内部エネルギー、画像エネルギーおよび外部エネルギーの加重和を算出することとするが、必ずしも３つの加重和を算出する必要はなく、これらのうちのいずれか２つの加重和を算出することとしてもよい。算出された第１のエネルギーは、入力された閉領域の初期形状とともに閉領域更新部１９３に出力される。

閉領域更新部１９３は、第１のエネルギーが小さくなる方向へ閉領域の形状を更新する。この閉領域更新部１９３は、更新手段としての更新部１９４と、第２のエネルギー算出手段としての第２のエネルギー算出部１９５と、修正手段としての修正部１９６と、閉領域更新制御手段としての閉領域更新制御部１９７とを備える。ここで、更新部１９４、第２のエネルギー算出部１９５および修正部１９６はこの順に接続され、修正部１９６は、更新部１９４および閉領域更新制御部１９７に接続されている。また、更新部１９４、第２のエネルギー算出部１９５および修正部１９６には閉領域更新制御部１９７からの制御信号が入力されるようになっており、閉領域更新制御部１９７は、更新部１９４、第２のエネルギー算出部１９５および修正部１９６の動作を制御する。

更新部１９４は、閉領域の形状を更新する。具体的には、更新部１９４は、初回の処理では、第１のエネルギー算出部１９２から入力される閉領域の初期形状を更新する。また、この更新部１９４には、修正部１９６から更新・修正後の閉領域の形状が入力されるようになっており、２回目以降の処理では、この更新・修正後の閉領域の形状を更新する。更新された閉領域の形状は、第２のエネルギー算出部１９５に出力される。

第２のエネルギー算出部１９５は、入力される閉領域の形状をもとに、閉領域の境界が滑らかなほど小さい値を返す内部エネルギーと、閉領域の境界における勾配強度が大きいほど小さい値を返す画像エネルギーと、閉領域の大きさが大きいほど小さい値を返す外部エネルギーとの加重和を第２のエネルギーとして算出する。この第２のエネルギーを算出する場合も、第１のエネルギーと同様に、内部エネルギー、画像エネルギーおよび外部エネルギーのうちの少なくとも２つの加重和を算出することとしてもよい。算出された第２のエネルギーは、入力された閉領域の形状とともに修正部１９６に出力される。

修正部１９６は、入力される第２のエネルギーを第１のエネルギーと比較し、第１のエネルギーの方が小さい場合には、入力された閉領域の形状を更新部１９４による更新前の形状へ修正する。一方、第２のエネルギーの方が小さい場合には、修正部１９６は、第１のエネルギーを第２のエネルギーで更新する。そして、修正部１９６は、修正後の閉領域の形状を更新部１９４に出力する。また、修正部１９６は、入力された第２のエネルギーが第１のエネルギーより大きく、第１のエネルギーが予め設定される所定回数変化しなくなった場合には、その旨の通知を閉領域更新制御部１９７に出力する。

閉領域更新制御部１９７は、更新部が閉領域の形状を更新し、第２のエネルギー算出部１９５が第２のエネルギーを算出し、修正部１９６が閉領域の形状を修正する処理の繰り返しを制御する。そして、閉領域更新制御部１９７は、修正部１９６から第１のエネルギーが変化しなくなった旨の通知が入力された時点で、更新部１９４、第２のエネルギー算出部１９５および修正部１９６による処理の繰り返しを終了する。

以上のように、閉領域作成部１９ｂは、管腔内画像中の勾配強度が小さい領域に閉領域の初期形状を作成し、閉領域の形状によって定まる第１のエネルギーが小さくなる方向へ閉領域の形状を更新・修正していく。そして、閉領域作成部１９ｂは、更新・修正後の閉領域の位置を特定する情報を異常部検出部１８に出力する。

図２３は、実施の形態２の画像処理装置１ｂが行う処理手順を示す全体フローチャートである。なお、ここで説明する処理は、記録部１４ｂに記録された画像処理プログラム１４１ｂに従って画像処理装置１ｂの各部が動作することによって実現される。また、図２３において、実施の形態１と同一の処理工程には、同一の符号を付する。

図２３に示すように、実施の形態２では、ステップａ３でＲ成分画像取得処理を実行した後、勾配情報算出部１６において勾配強度算出部が勾配強度算出処理を実行し、特定波長成分画像の勾配強度を算出する（ステップｄ５）。例えば、図１１のステップｂ１と同様に特定波長成分画像に対してＳｏｂｅｌ処理を行い、勾配強度を算出する。なお、勾配強度の算出方法はこれに限定されるものではなく、Ｓｏｂｅｌ処理以外の微分フィルタを用いて勾配強度を算出することとしてもよい。

続いて、閉領域作成部１９ｂが閉領域作成処理を実行し、既に公知の動的輪郭法を用いて閉領域を作成する（ステップｄ７）。この閉領域作成処理は、実際には、例えば画像内の全域に閉領域が作成されるまで複数回繰り返し行い、複数の閉領域を作成する。図２４は、閉領域作成処理の詳細な処理手順を示すフローチャートである。

図２４に示すように、閉領域作成処理では、先ず、初期閉領域作成部１９１が初期閉領域作成処理を実行し、勾配強度をもとに、周囲と比較して相対的に勾配強度が小さい範囲に閉領域の初期形状（初期閉領域）を作成する（ステップｅ１）。上記したように、生体組織が形成する溝位置や輪郭部分は管腔内画像において勾配強度が所定の値以上である部分として表れる。そこで、初期閉領域作成部１９１は、このような部分を含まないように、勾配強度が小さい箇所に閉領域の初期形状（初期閉領域）を作成する。

具体的には、先ず、勾配強度が最小の画素を選択する。そして、選択した画素を含む所定サイズの範囲の勾配強度を比較し、選択した画素周囲の勾配強度が小さい範囲を特定することで初期閉領域を作成する。また、２回目以降の閉領域作成処理においてステップｅ１の処理を実行し、初期閉領域を作成する際には、作成済みの閉領域（他の閉領域）外において勾配強度が最小の画素を選択し、他の閉領域と重ならないように初期閉領域を作成する。あるいは、初期閉領域を作成済みの他の閉領域と一部が重なるように作成し、他の閉領域に一部が重なるように初期閉領域を作成することがエネルギー的に適切でない場合（例えば、他の閉領域に一部が重なるように初期閉領域を作成すると第１のエネルギーが所定の閾値を超える場合）には、他の閉領域と重ならないように初期閉領域を作成することとしてもよい。この場合には、先ず、他の閉領域と一部が重なるように初期閉領域を作成する。続いて、作成した初期閉領域について後段のステップｅ３と同様の要領で第１のエネルギーを算出する。そして、算出した第１のエネルギーの値を閾値処理し、予め設定される所定の閾値を超える場合に、作成した初期閉領域を他の閉領域と重ならないように修正する。

図２５は、閉領域の形状を説明する模式図である。実施の形態２において、ステップｅ１で作成される閉領域の初期形状（初期閉領域）は、図２５に示すように、初期閉領域Ｅ７の境界上の画素に配置される複数の制御点Ｐｃを結んだものとして定義される。このとき、境界上の全ての画素を各制御点Ｐｃとしてもよいし、境界上に例えば所定の間隔で配置することとしてもよい。あるいは、中心Ｐ７から放射状に設定される方向との交点に設定することとしてもよく、適宜の方法で配置してよい。後段の処理である図２４のステップｅ３〜ステップｅ９では、初期閉領域Ｅ７の境界を形成する各制御点Ｐｃの位置やその位置における勾配強度、中心Ｐ７からの各制御点Ｐｃの距離等から上記した第１のエネルギーを算出する。そして、算出した第１のエネルギーが小さくなるように制御点Ｐｃを移動させて初期閉領域Ｅ７を更新・修正していき、閉領域を作成する。

実際の処理では、後述するように、閉領域作成部１９ｂが、初期閉領域を領域が広がる方向に更新・修正していくことで閉領域を作成する。このとき、初期閉領域の外側に存在するエッジが初期閉領域を更新・修正していく過程で閉領域の内部に入り込まないようにすることで、第１の領域条件を満たす閉領域を作成する。また、初期閉領域を更新・修正していく過程で閉領域の境界がその外側に存在する大きく屈曲するエッジに沿って広がってしまい、境界が大きく屈曲してしまうことがないようにすることで、第２の領域条件を満たす閉領域を作成する。図２６は、閉領域の一例を示す図であり、輪郭部分等である所定の曲率以上で内側に屈曲する部分Ｐ８を含むエッジＥＬ８の内側に作成された２つの閉領域Ｅ８１，Ｅ８２を示している。図２６に示すように、閉領域Ｅ８１，Ｅ８２のそれぞれは、屈曲部分Ｐ８に沿って境界が広がらないように作成される。

先ず、ステップｅ３では、第１のエネルギー算出部１９２が第１のエネルギー算出処理を実行し、閉領域の初期形状（初期閉領域）について、閉領域の境界が滑らかなほど小さい値を返す内部エネルギーと、閉領域の境界における勾配強度が大きいほど小さい値を返す画像エネルギーと、閉領域の大きさが大きいほど小さい値を返す外部エネルギーとの加重和を第１のエネルギーとして算出する。

ここで、上記したように、閉領域の初期形状は、複数の制御点を結んだものとして定義される。そして、第１のエネルギーは、各制御点における内部エネルギー、画像エネルギーおよび外部エネルギーの３つのエネルギーの加重和の総和として算出され、その算出式は次式（５）で表される。

ここで、Ｎは制御点の個数を表す。また、Ｅ_internalは内部エネルギーを表し、Ｅ_imageは画像エネルギーを表し、Ｅ_externalは外部エネルギーを表す。以下、順に各エネルギーについて説明する。

内部エネルギーＥ_internalは、注目する制御点ｖ₂が、隣接する制御点ｖ₁，ｖ₃の位置に対して閉領域の内側に所定の曲率以上で屈曲しないように制限するエネルギーであり、第２の領域条件を満たす場合に小さくなるような値として算出される。例えば、内部エネルギーＥ_internalは、次式（６），（７）に従って、３つの制御点ｖ₁，ｖ₂，ｖ₃間のベクトルｘ_a，ｘ_bの外積をもとに算出する。

画像エネルギーＥ_imageは、注目する制御点位置の画素の勾配強度に反比例するエネルギーであり、次式（８）で表され、第１の領域条件を満たす場合に小さくなるような値として算出される。

外部エネルギーＥ_externalは、注目する制御点が閉領域の広がる方向へ受けるエネルギーであり、閉領域の中心からの注目する制御点の距離に反比例する式である次式（６）に従って算出する。

なお、式（７）のα、式（８）のβおよび式（９）のγは、それぞれ該当するエネルギーに対する重み付け係数を表し、経験則に従って値を決定する。

続いて、図２４に示すように、更新部１９４が制御点位置更新処理を実行し、閉領域の形状を更新する（ステップｅ５）。上記した式（６）の外部エネルギーに従うと、閉領域の形状は、広がる方向へ更新する（制御点の位置を閉領域が広がる方向へ移動させる）ことでエネルギーが小さくなる。このため、周囲８方向のうち、閉領域の外側となる方向へ優先して制御点を移動させることで閉領域の形状を更新する。例えば、図２５の例では、各制御点Ｐｃの位置を初期閉領域Ｅ７の境界外側に移動させ、その形状を例えば図２５中に破線で示すように広がる方向へ更新する。各制御点を移動させる距離については、例えば乱数を発生させる等して決定する。

続いて、第２のエネルギー算出部１９５が第２のエネルギー算出処理を実行し、更新後の閉領域の形状について、閉領域の境界が滑らかなほど小さい値を返す内部エネルギーと、閉領域の境界における勾配強度が大きいほど小さい値を返す画像エネルギーと、閉領域の大きさが大きいほど小さい値を返す外部エネルギーとの加重和を第２のエネルギーとして算出する（ステップｅ７）。具体的には、第２のエネルギー算出部１９５は、更新後の閉領域についてステップｅ３と同様の処理を行い、各制御点における内部エネルギー、画像エネルギーおよび外部エネルギーの３つのエネルギーの加重和の総和を第２のエネルギーとして算出する。

続いて、修正部１９６が、更新修正処理を実行する（ステップｅ９）。具体的には、修正部１９６は、第１のエネルギーと第２のエネルギーとを比較し、第１のエネルギーの方が小さい場合には、閉領域の形状を更新前の形状に修正する。また、修正部１９６は、第２のエネルギーの方が小さい場合には、第１のエネルギーを第２のエネルギーで更新する。なお、この更新修正処理を実現するため、修正部１９６は、ステップe５での更新前の閉領域の形状（前回ステップｅ９を実行した際に更新・修正し、更新部１９４に出力した閉領域の形状）を保持しておく必要がある。なお、初回のステップｅ９の実行時に第２のエネルギーよりも第１のエネルギーの方が小さい場合には、閉領域の形状を初期形状に修正すればよい。

その後、閉領域更新制御部１９７が判定処理を行い、第１のエネルギーが変化しなくなったか否かをもとに繰り返しの終了を判定する（ステップｅ１１）。そして、閉領域更新制御部１９７は、第２のエネルギーが第１のエネルギー以下または第２のエネルギーが第１のエネルギーより大きい場合であって、第１のエネルギーが変化しない状態が予め設定される所定回数未満である間は繰り返しを終了しないと判定し、ステップｅ５に戻って上記した処理を繰り返す。一方、第２のエネルギーが第１のエネルギーより大きく、第１のエネルギーが変化しない状態が所定回数続いた場合には繰り返しを終了すると判定し、閉領域作成処理を終える。その後、図２３のステップｄ７にリターンし、ステップａ１３に移行する。

以上説明したように、実施の形態２では、各画素の勾配強度をもとに初期閉領域の形状を作成することとした。そして、閉領域の境界（図２５に示した制御点Ｐｃの位置）や閉領域の境界における勾配強度、閉領域の中心から閉領域の境界までの距離等から、内部エネルギー、画像エネルギーおよび外部エネルギーの３つのエネルギーを算出し、その加重和の総和を第１のエネルギーとして算出することとした。そして、各制御点Ｐｃの位置を移動させ、この第１のエネルギーが小さくなる方向へ閉領域の形状を更新することで第１，第２の領域条件を満たす閉領域を作成することとした。したがって、管腔内画像中に映る溝位置や輪郭部分を内部や境界に含まないように閉領域を作成することができる。これによれば、実施の形態１と同様の効果を奏することができ、溝位置や輪郭部分を異常部として誤検出することなく管腔内画像から異常部を精度良く検出することができる。

なお、上記した実施の形態１の画像処理装置１および実施の形態２の画像処理装置１ｂは、予め用意されたプログラムをパソコンやワークステーション等のコンピュータシステムで実行することによって実現することができる。以下、各実施の形態１，２で説明した画像処理装置１，１ｂと同様の機能を有し、画像処理プログラム１４１，１４１ｂを実行するコンピュータシステムについて説明する。

図２７は、本変形例におけるコンピューターシステム４００の構成を示すシステム構成図であり、図２８は、このコンピューターシステム４００を構成する本体部４１０の構成を示すブロック図である。図２７に示すように、コンピューターシステム４００は、本体部４１０と、本体部４１０からの指示によって表示画面４２１に画像等の情報を表示するためのディスプレイ４２０と、このコンピューターシステム４００に種々の情報を入力するためのキーボード４３０と、ディスプレイ４２０の表示画面４２１上の任意の位置を指定するためのマウス４４０とを備える。

また、このコンピューターシステム４００における本体部４１０は、図２７および図２８に示すように、ＣＰＵ４１１と、ＲＡＭ４１２と、ＲＯＭ４１３と、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）４１４と、ＣＤ−ＲＯＭ４６０を受け入れるＣＤ−ＲＯＭドライブ４１５と、ＵＳＢメモリ４７０を着脱可能に接続するＵＳＢポート４１６と、ディスプレイ４２０、キーボード４３０およびマウス４４０を接続するＩ／Ｏインターフェース４１７と、ローカルエリアネットワークまたは広域エリアネットワーク（ＬＡＮ／ＷＡＮ）Ｎ１に接続するためのＬＡＮインターフェース４１８とを備える。

さらに、このコンピューターシステム４００には、インターネット等の公衆回線Ｎ３に接続するためのモデム４５０が接続されるとともに、ＬＡＮインターフェース４１８およびローカルエリアネットワークまたは広域エリアネットワークＮ１を介して、他のコンピューターシステムであるパソコン（ＰＣ）４８１、サーバ４８２、プリンタ４８３等が接続される。

そして、このコンピューターシステム４００は、所定の記録媒体に記録された画像処理プログラム（例えば実施の形態１の画像処理プログラム１４１や実施の形態２の画像処理プログラム１４１ｂ）を読み出して実行することで画像処理装置（例えば実施の形態１の画像処理装置１や実施の形態２の画像処理装置１ｂ）を実現する。ここで、所定の記録媒体とは、ＣＤ−ＲＯＭ４６０やＵＳＢメモリ４７０の他、ＭＯディスクやＤＶＤディスク、フレキシブルディスク（ＦＤ）、光磁気ディスク、ＩＣカード等を含む「可搬用の物理媒体」、コンピューターシステム４００の内外に備えられるＨＤＤ４１４やＲＡＭ４１２、ＲＯＭ４１３等の「固定用の物理媒体」、モデム４５０を介して接続される公衆回線Ｎ３や、他のコンピューターシステムであるＰＣ４８１やサーバ４８２が接続されるローカルエリアネットワークまたは広域エリアネットワークＮ１等のように、プログラムの送信に際して短期にプログラムを記憶する「通信媒体」等、コンピューターシステム４００によって読み取り可能な画像処理プログラムを記録するあらゆる記録媒体を含む。

すなわち、画像処理プログラムは、「可搬用の物理媒体」、「固定用の物理媒体」、「通信媒体」等の記録媒体にコンピューター読み取り可能に記録されるものであり、コンピューターシステム４００は、このような記録媒体から画像処理プログラムを読み出して実行することで画像処理装置を実現する。なお、画像処理プログラムは、コンピューターシステム４００によって実行されることに限定されるものではなく、他のコンピューターシステムであるＰＣ４８１やサーバ４８２が画像処理プログラムを実行する場合や、これらが協働して画像処理プログラムを実行するような場合にも、本発明を同様に適用することができる。

また、本発明は、上記した各実施の形態１，２およびその変形例そのままに限定されるものではなく、各実施の形態や変形例に開示されている複数の構成要素を適宜組み合わせることによって、種々の発明を形成できる。例えば、各実施の形態や変形例に示される全構成要素からいくつかの構成要素を除外して形成してもよい。あるいは、異なる実施の形態や変形例に示した構成要素を適宜組み合わせて形成してもよい。

以上のように、本発明の画像処理装置、画像処理方法、および画像処理プログラムは、管腔内画像から異常部を精度良く検出するのに適している。

１，１ｂ 画像処理装置
１１ 外部Ｉ／Ｆ部
１２ 操作部
１３ 表示部
１４，１４ｂ 記録部
１４１，１４１ｂ 画像処理プログラム
１５，１５ｂ 演算部
１６ 勾配情報算出部
１６１ 特定波長画像抽出部
１６２ 勾配強度算出部
１７，１９ｂ 閉領域作成部
１７１ 分割部
１７２ 線エッジ検出部
１７３ 基点検出部
１７４ 分割線作成部
１７５ 統合部
１７６ 領域情報算出部
１７７ 領域統合部
１７８ 統合制御部
１９１ 初期閉領域作成部
１９２ 第１のエネルギー算出部
１９３ 閉領域更新部
１９４ 更新部
１９５ 第２のエネルギー算出部
１９６ 修正部
１９７ 閉領域更新制御部
１８ 異常部検出部
１８１ 基準色推定部
１８２ 異常色部検出部
２０ 制御部

Claims (15)

1. 管腔内画像から異常部を検出する画像処理装置であって、
   前記管腔内画像の画素値をもとに、各画素の勾配情報を算出する勾配情報算出手段と、
   前記勾配情報をもとに、勾配の強度が所定の値以上である画素を領域の内部に含まず、かつ、領域の境界が該領域の内側に所定の曲率以上で屈曲しないことを条件として該条件を満たす閉領域を作成する閉領域作成手段と、
   前記閉領域の内部から異常部を検出する異常部検出手段と、
   を備えることを特徴とする画像処理装置。
2. 前記閉領域作成手段は、
   前記勾配情報をもとに、前記管腔内画像を複数の領域に分割する分割手段と、
   前記複数の領域それぞれの特徴量をもとに、統合後の領域の境界が該統合後の領域の内側に所定の曲率以上で屈曲しない条件で前記複数の領域を統合する統合手段と、
   を備え、前記統合手段による統合後の領域を閉領域とすることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記分割手段は、
   前記勾配情報をもとに線エッジを検出する線エッジ検出手段と、
   前記線エッジの端点と、前記線エッジが所定の値以上の曲率で屈曲する屈曲点とを検出して分割線の基点とする基点検出手段と、
   前記基点から異なる２つの方向へ線エッジまたは画像の縁とあたるまで分割線を引く分割線作成手段と、
   を備え、前記線エッジと前記分割線とで囲まれた領域のそれぞれを前記複数の領域とすることを請求項２に記載の画像処理装置。
4. 前記統合手段は、
   前記複数の領域それぞれの前記特徴量として、前記領域の形状特徴量、および前記領域と隣接している他の領域との境界の長さを含む領域情報を算出する領域情報算出手段と、
   前記領域情報をもとに統合対象とする領域を選択し、該選択した領域を統合する領域統合手段と、
   前記領域情報算出手段および前記領域統合手段による処理の繰り返しを制御し、前記統合対象とする領域が存在しなくなった場合に前記繰り返しを終了する統合制御手段と、
   を備えることを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
5. 前記閉領域作成手段は、
   前記勾配情報をもとに前記閉領域の初期形状を作成する初期閉領域作成手段と、
   前記閉領域の境界が滑らかなほど小さい値を返す内部エネルギー、前記閉領域の境界における前記勾配の強度が大きいほど小さい値を返す画像エネルギー、および前記閉領域の大きさが大きいほど小さい値を返す外部エネルギーのうちの少なくとも２つのエネルギーの加重和を第１のエネルギーとして算出する第１のエネルギー算出手段と、
   前記閉領域の初期形状を基準とし、前記第１のエネルギーが小さくなる方向へ前記閉領域の形状を更新する閉領域更新手段と、
   を備えることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
6. 前記初期閉領域作成手段は、周囲と比較して相対的に勾配の強度が小さい位置に前記閉領域の初期形状を作成することを特徴とする請求項５に記載の画像処理装置。
7. 前記初期閉領域作成手段は、他の閉領域と重ならないように前記閉領域の初期形状を作成することを特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。
8. 前記初期閉領域作成手段は、他の閉領域と一部が重なるように前記閉領域の初期形状を作成し、該閉領域について前記第１のエネルギーを算出した結果、該算出した前記第１のエネルギーの値が所定の値を超える場合に、前記他の閉領域と重ならないように前記閉領域の初期形状を修正することを特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。
9. 前記閉領域更新手段は、
   前記閉領域の形状を更新する更新手段と、
   更新後の閉領域について、該更新後の閉領域の境界が滑らかなほど小さい値を返す内部エネルギー、前記更新後の閉領域の境界における勾配の強度が大きいほど小さい値を返す画像エネルギー、前記更新後の閉領域の大きさが大きいほど小さい値を返す外部エネルギーのうちの少なくとも２つのエネルギーの加重和を第２のエネルギーとして算出する第２のエネルギー算出手段と、
   前記第１のエネルギーと前記第２のエネルギーとを比較し、前記第１のエネルギーが小さい場合には前記更新後の閉領域の形状を更新前の閉領域の形状に修正し、前記第２のエネルギーが小さい場合には前記第１のエネルギーを前記第２のエネルギーで更新する修正手段と、
   前記更新手段、前記第２のエネルギー算出手段、および前記修正手段による処理の繰り返しを制御し、前記第１のエネルギーが変化しなくなった場合に前記繰り返しを終了する閉領域更新制御手段と、
   を備えることを特徴とする請求項５に記載の画像処理装置。
10. 前記管腔内画像は、複数の波長成分で構成され、
    前記勾配情報算出手段は、
    前記管腔内画像から、生体内における吸収または散乱の度合いに応じて特定される特定波長成分の画像を抽出する特定波長画像抽出手段と、
    前記特定波長成分の画像をもとに、各画素の画素値の勾配強度を算出する勾配強度算出手段と、
    を備え、前記勾配強度を前記勾配情報とすることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
11. 前記異常部検出手段は、
    前記閉領域毎に、正常な生体組織を示す基準色を推定する基準色推定手段と、
    前記閉領域毎に、前記基準色から所定の値以上外れた色特徴量を持つ領域を異常色部として検出する異常色部検出手段と、
    を備え、前記異常色部を異常部とすることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
12. 前記基準色推定手段は、モルフォロジフィルタを用いて前記基準色を推定することを特徴とする請求項１１に記載の画像処理装置。
13. 前記異常色部検出手段は、前記閉領域の内部の画素値と前記基準色との差分値をもとに前記異常色部を検出することを特徴とする請求項１１に記載の画像処理装置。
14. 管腔内画像から異常部を検出する画像処理装置の作動方法であって、
    演算部が、前記管腔内画像の画素値をもとに、各画素の勾配情報を算出する勾配情報算出工程と、
    前記演算部が、前記勾配情報をもとに、勾配の強度が所定の値以上である画素を領域の内部に含まず、かつ、領域の境界が該領域の内側に所定の曲率以上で屈曲しないことを条件として該条件を満たす閉領域を作成する閉領域作成工程と、
    前記演算部が、前記閉領域の内部から異常部を検出する異常部検出工程と、
    を含むことを特徴とする画像処理装置の作動方法。
15. コンピュータに、管腔内画像から異常部を検出させるための画像処理プログラムであって、
    前記管腔内画像の画素値をもとに、各画素の勾配情報を算出する勾配情報算出手順と、
    前記勾配情報をもとに、勾配の強度が所定の値以上である画素を領域の内部に含まず、かつ、領域の境界が該領域の内側に所定の曲率以上で屈曲しないことを条件として該条件を満たす閉領域を作成する閉領域作成手順と、
    前記閉領域の内部から異常部を検出する異常部検出手順と、
    を前記コンピュータに実行させることを特徴とする画像処理プログラム。

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